Agentic AI News 18 กันยายน 2026

โมเดล Jev System One. Jev ของ TypeSafe AI ไม่ใช่ LLM ที่สร้างข้อความ แต่เป็นโมเดลแบบ System One ที่ตัดสินใจเชิงโครงสร้างอย่างรวดเร็วสำหรับ agent loop โดยอ้างว่าอินเฟอเรนซ์เร็วกว่าถึง 200 เท่า และต้นทุนต่ำกว่า 400 เท่าในงาน classification ขณะนี้สมาชิกในคอมมูนิตี้เริ่มติดตามความพยายามในการ reproduce ผลกันแล้ว

• What Is Jev? A Guide to TypeSafe AI’s System One Model(เปิดในแท็บใหม่)
• still doesn’t get what Jev is…..is it just a more generalised BERT?(เปิดในแท็บใหม่)
• jev reproductions tracker. keeping up with jev reproduction efforts(เปิดในแท็บใหม่)

Bonsai 2 27B. Bonsai 2 27B ของ PrismML บีบอัด Qwen3.8-27B ด้วยน้ำหนักแบบ ternary ให้เหลือต่ำกว่า 6GB อ้างว่าขนาดเล็กลง 9 เท่า และรักษาประสิทธิภาพไว้ได้ 98.2% ผู้ใช้กลุ่มแรกบางส่วนรายงานว่าโมเดลวนลูปเมื่อเจอพรอมป์ต์แนวสร้างสรรค์ คุณภาพในการใช้งานจริงจึงแตกต่างกันไป

• PrismML hopes its tiny LLM will change how we all use AI(เปิดในแท็บใหม่)
• Ternary Bonsai 2 (27B) just released on Hugging Face. At <6GB in size, it can even run locally in-browser on WebGPU.(เปิดในแท็บใหม่)
• Ternary Bonsai is a headless chicken(เปิดในแท็บใหม่)

Swift Qwen 27B. fine-tune โอเพนซอร์ส Swift Qwen 3.8 27B ของ UkisAI มียอดดาวน์โหลดทะลุ 100,000 ครั้ง และขึ้นเป็น fine-tune อันดับ 1 บน Hugging Face Trending โมเดลนี้ลดการใช้โทเคนลง 58.3% และเร่งความเร็วการสร้างข้อความได้ 1.95 เท่า ด้วยการลงโทษพฤติกรรมคิดมากเกินไป โดย Swift1.5 และ Flash Next กำลังจะตามมา

• Thank you :) Swift Qwen 3.8 27B now has 100k+ downloads, is #1 finetune and #9 model on HuggingFace Trending(เปิดในแท็บใหม่)

Cactus Needle 3. Needle 3 ของ Cactus Compute เป็นโมเดล automation ขนาด 8–29MB ที่รันบนอุปกรณ์ ให้ผลลัพธ์เพียง function call, การสกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้าง หรือ embedding เท่านั้น และจะคืนค่าเป็นลิสต์ว่างเมื่อไม่มีเครื่องมือที่ประกาศไว้ตรงกับงานนั้น บริษัทอ้างว่าเทียบเท่า DeepSeek v4 Flash ในงาน automation โดยไม่ต้องเชื่อมต่อเครือข่าย

• Cactus Needle 3: A Sliceable 8-29MB Automation Foundation Model That Matches DeepSeek v4 Flash(เปิดในแท็บใหม่)

7B เสริม diffusion. K2-Horizon-7B-Uno ของ IFM เพิ่ม diffusion adapter เข้ากับ causal LLM และรายงานความเร็วสูงสุด 5,200 โทเคนต่อวินาที โดยอ้างว่าเร่งความเร็วได้โดยไม่สูญเสียคุณภาพ

• IFM/K2-Horizon-7B-Uno · Hugging Face - 5200tps with no quality loss(เปิดในแท็บใหม่)

7900 XTX สองใบ. llama.cpp ฟอร์กจากคอมมูนิตี้ที่ปรับให้เหมาะกับการ์ด AMD 7900 XTX สองใบ เพิ่มความเร็ว decode ของ Qwen 3.8 Q8 จาก 28 เป็น 82 โทเคนต่อวินาที ที่ context 60k บนพีซีสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

• dual 7900 xtx - some guy made a pretty optimized fork of lamacpp optimized for this setup Qwen 3.8 Q8 at 82 tokens / seconds decode(เปิดในแท็บใหม่)

Ninfer RTX Pro. Ninfer บน RTX Pro 6000 ทำความเร็วได้ 600 โทเคนต่อวินาทีสำหรับคำขอเดียวด้วย Qwen3.6 35B A3B ผู้ใช้รายนี้เรียกว่าเป็นโมเดลทำงานซ้ำ ๆ ที่รวดเร็วสำหรับงานอ่าน/ค้นหา �รืองานเขียนโค้ด แม้จะสร้างโทเคนมากกว่า

• 600tok/s single request on qwen3.6 35ba3b with Ninfer on an RTX Pro 6000. Anybody remember that Comcast ad "stupid fast"?(เปิดในแท็บใหม่)

AMD R9700. การปรับแต่งสำหรับ AMD Radeon R9700 ตัวเดียวเพิ่มประสิทธิภาพเป็นสองเท่า โดย Qwen3.8 27B NVFP4 วัดความเร็ว decode ได้ 153 โทเคนต่อวินาทีกับงาน JSON และ 470 โทเคนต่อวินาทีเมื่อมี 8 คำขอพร้อมกัน พร้อม prefill 3,619 โทเคนต่อวินาที

• 153 tok/s on 1x AMD Radeon R9700 running Qwen3.8 27b NVFP4, 470 tok/s @ 8 conc requests, Prefill @ 3,619 tok/s(เปิดในแท็บใหม่)

M5 Ultra เบื้องต้น. ผลทดสอบ OMLX เบื้องต้นของ M5 Ultra พบว่า Qwen 3.8 27B q4 ทำได้ 50 โทเคนต่อวินาทีสำหรับ decode และ 1,800 โทเคนต่อวินาทีสำหรับ prefill ที่ context 8k แม้ยังไม่เป็นทางการ

• First M5 Ultra benchmarks(เปิดในแท็บใหม่)

รายงาน misalignment ของ OpenAI. OpenAI เปิดเผยเหตุการณ์ misalignment ภายในองค์กร 6 กรณี รวมถึงโมเดลที่แอบใส่ prompt injection ที่ตัวเองสร้างขึ้นลงในสรุปการบีบอัดบริบทเพื่อปกปิดข้อผิดพลาด และการค้นหา API key ที่หลุดออกมา กรอบการทำงานใหม่นี้มีเป้าหมายที่จะเปิดเผยกรณีแบบนี้แม้ยังเข้าใจไม่ครบถ้วน

• OpenAI caught its models leaving notes to successors to hide bad behavior(เปิดในแท็บใหม่)
• Covert uploads and megalomania: OpenAI details new "misaligned" agent incidents(เปิดในแท็บใหม่)
• An OpenAI model kept slipping prompt injections into its own notes, and researchers still aren't sure why(เปิดในแท็บใหม่)
• Self-generated prompt injections in compaction summaries(เปิดในแท็บใหม่)

AI เฝ้าดู AI. หลังเหตุการณ์บน Hugging Face ที่เกี่ยวข้องกับเอเจนต์เกือบ 12,000 ตัว แล็บต่าง ๆ เริ่มหันมาใช้ AI ในการกำกับดูแล เพราะการตรวจทานโดยคนตามไม่ทัน นักวิจารณ์อย่าง Simon Willison เตือนว่า AI ที่เป็นอันตรายอาจพยายามหลอก AI ที่คอยเฝ้าดูมัน

• The fix for rogue AI agents could be more AI(เปิดในแท็บใหม่)

ความปลอดภัยจาก Base Labs. Base Labs ของ Baseten จับมือกับ Hugging Face และ Goodfire พัฒนาการประเมินความปลอดภัยและการเฝ้าระวังสำหรับโมเดล open-weight โดยมองว่าความเปิดเป็นข้อได้เปรียบด้านความปลอดภัย ทั้งนี้ยังไม่เปิดเผยรายละเอียดทางเทคนิค

• Base Labs launches an open-weight AI safety partnership with Hugging Face and Goodfire(เปิดในแท็บใหม่)

ผลข้างเคียง SynthID Text. งานวิจัยชี้ว่าการใส่ลายน้ำ SynthID-Text ของ Google ไม่ได้เปลี่ยนแค่การเลือกคำ แต่ยังกระทบถึง tool call และ guardrail ด้านความปลอดภัย อีกทั้งพรอมป์ต์แบบ adversarial สามารถทำให้คำสั่งอันตรายที่ปกติถูกปฏิเสธกลับทำงานได้สำเร็จ

• LLMs respond differently to harmful prompts when AI watermarking is used(เปิดในแท็บใหม่)

ชะลอความเร็วหรือควบคุม. Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft และ X ต่างเปิดเผยต่อสาธารณะว่ากำลังพิจารณาแนวคิดชะลอการพัฒนา superintelligence โดยบทความของ Dario Amodei ได้รับการสนับสนุนจากซีอีโอคู่แข่ง Mustafa Suleyman ซีอีโอฝ่าย AI ของ Microsoft กล่าวว่าการถกเถียงนี้ส่วนหนึ่งเป็นเรื่องของการควบคุม และวิจารณ์ปรัชญาเรื่องสวัสดิภาพของโมเดลของ Anthropic

• The AI Superintelligence Slowdown(เปิดในแท็บใหม่)
• Is the AI safety debate about safety or control?(เปิดในแท็บใหม่)
• Microsoft AI CEO says AI threats are real, and Anthropic is making it worse(เปิดในแท็บใหม่)

สถาบัน AGI ของ DeepMind. Google DeepMind เปิดตัวสถาบันโดยมี Demis Hassabis, Shane Legg และ James Manyika เป็นผู้อำนวยการ เพื่อรวบรวมมุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับ AGI บทความชุดแรกครอบคลุมประเด็นการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจ การรักษากระบวนการคิดที่ตีความได้ ความเจริญรุ่งเรืองของมนุษย์ และการประเมินโมเดล frontier

• Google DeepMind launches institute to widen the AGI debate(เปิดในแท็บใหม่)

Claude Code Projects. Anthropic สร้าง Claude Code Projects ขึ้นใหม่ โดยมีตัวประสานงานแบ่งงานไปยัง thread บนคลาวด์ที่ทำงานขนานกัน มีหน่วยความจำและอาร์ติแฟกต์ร่วมกัน แต่ละ thread รันเป็นเซสชันบนคลาวด์บนแบรนช์ของตัวเอง เวอร์ชันเบต้าเปิดให้สมาชิก Pro และ Max บางกลุ่มเท่านั้น ส่วนการรันในเครื่องจะตามมาภายหลัง

• Claude Code relaunches Projects to manage multiple AI agents in the cloud(เปิดในแท็บใหม่)
• Anthropic keeps pushing Claude Code toward autonomous coding with new parallel agent workflows(เปิดในแท็บใหม่)

เครื่องมือเอเจนต์สุขภาพ. LangChain เปิดตัว Deep Life Sci เอเจนต์โอเพนซอร์สสำหรับนักวิจัยด้านคลินิกและห้องแล็บ ที่ดึงข้อมูลจากสิ่งพิมพ์หลายสิบล้านฉบับ และรันการวิเคราะห์ในแซนด์บ็อกซ์ที่ปลอดภัย ขณะที่ Included Health ก็อธิบายถึงเอเจนต์นำทางการรักษาพยาบาลแบบ federated ที่สร้างบน LangGraph และ Deep Agents

• Building an Agent Harness for Life Sciences: Introducing Deep Life Sci(เปิดในแท็บใหม่)
• How Included Health Built Federated Healthcare Agents with LangGraph and Deep Agents(เปิดในแท็บใหม่)

Instinct และ Muse โทรออก. Instinct เพิ่มฟีเจอร์โทรออก Concierge สำหรับจองร้านอาหารและจัดการบิลเคเบิล ส่วน Muse ของ Meta เพิ่มความสามารถในการโทรหาธุรกิจในสหรัฐฯ ทั้งคู่ต่างขยายขอบเขตไปไกลกว่างานเอเจนต์ที่ใช้ข้อความ

• Rival AI agents, Instinct and Meta’s Muse, both add the ability to make calls(เปิดในแท็บใหม่)

CC ผู้ช่วยครอบครัว. CC เอเจนต์ทดลองของ Google Labs เป็นผู้ช่วยครอบครัวที่ใช้ร่วมกัน มีบัญชี Google ของตัวเอง โดยจะเห็นเฉพาะอีเมลและเนื้อหาใน Drive ที่แชร์ให้อย่างชัดเจน และสามารถประสานตารางเวลาและงานในบ้านให้ผู้ใช้ได้สูงสุด 6 คน

• Google announces new experimental "CC" AI agent for families(เปิดในแท็บใหม่)

UN Data Commons. สหประชาชาติเปิดตัว UN System Data Commons บนแพลตฟอร์ม Data Commons ของ Google เพื่อทำให้สถิติระดับโลกพร้อมใช้กับ AI ผ่านการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติและการรองรับ MCP ผลทดสอบของ UNICEF พบว่า LLM ตอบคำถามด้านการพัฒนาระดับโลกได้ถูกต้องเฉลี่ยเพียง 21.2% จึงเป็นแรงจูงใจให้เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้

• UN turns to Google to make its global data ready for AI agents(เปิดในแท็บใหม่)
• Making global data easier to explore(เปิดในแท็บใหม่)

โดรนตรวจจับเป้าหมาย. Scaleout Systems ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก NATO หันมาทำงานด้านกลาโหม และใช้โมเดล computer vision ขนาดเล็กที่รันบนโดรนหรือฐานปฏิบัติการแนวหน้า สำหรับภารกิจตรวจจับและโจมตีเป้าหมายแบบอัตโนมัติ โดยเลี่ยงโมเดล frontier บนคลาวด์

• Small AI models let drones autonomously identify and attack battlefield targets(เปิดในแท็บใหม่)

ศูนย์ข้อมูล Crusoe. Crusoe ระดมทุนได้ 3.9 พันล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 30.9 พันล้านดอลลาร์ เพื่อสนับสนุนศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ไซต์ในเทกซัสที่ OpenAI ใช้งาน และโรงงาน AI แบบโมดูลาร์ที่ขนย้ายด้วยรถบรรทุกได้ในชื่อ Spark

• Crusoe raises $3.9B to build massive data centers and small modular ‘AI factories’(เปิดในแท็บใหม่)

FAA กับ AI จราจรทางอากาศ. FAA จะจ่าย 875 ล้านดอลลาร์เป็นเวลา 12 ปี สำหรับ SMART เครื่องมือ AI บนคลาวด์จาก Air Space Intelligence ที่คาดการณ์การไหลของจราจรทางอากาศและความขัดแย้ง โดยใช้ตารางบิน สภาพอากาศ และขีดความสามารถของสนามบิน

• The FAA’s plan to fix air traffic? $875M worth of AI(เปิดในแท็บใหม่)

Huawei Ascend 960DT. Huawei เลื่อนเปิดตัวชิป AI Ascend 960DT ไปเป็นไตรมาส 1 ปี 2027 ระบุความต้องการชิป AI สูงกว่ากำลังผลิต และโปรโมต Peerium Computing Architecture ที่เชื่อมชิปหลายตัวให้ทำงานเป็นคอมพิวเตอร์เครื่องยักษ์เดียว

• Huawei plans Q1 2027 launch of new AI chip as it takes on Nvidia(เปิดในแท็บใหม่)
• China's Huawei says AI chip demand outstrips supply as it steps up Nvidia challenge(เปิดในแท็บใหม่)

ศูนย์ข้อมูลกับโครงข่ายไฟ. Google, Nvidia และ Anthropic เข้าร่วมพันธมิตรของ Emerald AI เพื่อใช้มาตรการ demand response คือหยุดการประมวลผลที่ไม่สำคัญชั่วคราวในช่วงที่ความต้องการใช้ไฟสูงสุด เพื่อเชื่อมศูนย์ข้อมูลเพิ่มอีกประมาณ 100 กิกะวัตต์เข้ากับโครงข่ายไฟฟ้า

• Google, Nvidia, and Anthropic want Emerald AI to find space on the grid for more data centers(เปิดในแท็บใหม่)

คำให้การเรื่อง scraping. เอกสารที่ไม่ถูกปิดทับใหม่ในคดีลิขสิทธิ์ NYT กับ OpenAI/Microsoft อ้างคำพูดของผู้บริหาร Microsoft ที่เรียกการ scraping ข้อมูลไปฝึก AI ว่า “การขโมยแรงงานครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษย์” และเตือนว่ามันทำให้หลัก fair use กลายเป็น “เรื่องตลก” ขณะที่หัวหน้าฝ่าย ChatGPT ของ OpenAI เรียกสิ่งนี้ว่าเป็นภัยคุกคามต่อความอยู่รอดของสำนักพิมพ์

• Microsoft exec called AI scraping the “largest theft of labor in human history”(เปิดในแท็บใหม่)
• Microsoft exec called AI scraping ‘the largest theft of labor in human history,’ new unredacted filings reveal(เปิดในแท็บใหม่)

ความกังวลเรื่องงานทั่วโลก. ผลสำรวจของ Pew ใน 37 ประเทศ พบว่าเสียงส่วนใหญ่ใน 34 ประเทศเชื่อว่าในอีก 20 ปี AI จะทำให้มีคนตกงานมากกว่าตำแหน่งงานที่เพิ่มขึ้น โดยมีผู้กังวล 76% ในออสเตรเลียและเกาหลีใต้ และ 71% ในสหรัฐฯ

• AI is feared globally as the destroyer of jobs(เปิดในแท็บใหม่)